Haben Sie sich jemals gefragt, wie wir Daten in ihrer einfachsten Form kategorisieren? Geben Sie die Nominalskala ein, ein grundlegendes Konzept in der Statistik, das die Grundlage für das Verständnis kategorialer Daten bildet.
In this blog post, let’s dive into this concept with Beispiel einer nominalen Skala ihre Bedeutung für die effektive Organisation und Interpretation von Informationen zu erfassen.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist eine nominale Skala?
- Unterscheidung der Nominalskala von anderen Skalentypen
- Beispiele für Nominalskalen
- Anwendungen von Nominalskalen
- Fazit
Tipps für eine effektive Umfrage
Was ist eine nominale Skala?
Definition der Nominalskala
Eine nominale Skala ist eine Art Maßskala, bei der Zahlen oder Bezeichnungen zur Klassifizierung oder Identifizierung von Objekten verwendet werden, aber die Zahlen selbst haben keine inhärente Reihenfolge oder Bedeutung. Mit anderen Worten handelt es sich einfach um Tags oder Labels, die Daten in verschiedene Gruppen kategorisieren.
- Wenn Sie beispielsweise Früchte klassifizieren, können Sie sie einfach als kennzeichnen “apple,” “banana,” “orange,” or “grapefruit.” The order in which they are listed doesn’t matter.
Merkmale der Nennskala
Hier sind einige der Hauptmerkmale von Nominalskalen:
- Qualitativ: Numbers don’t indicate quantity or magnitude, they simply act as labels. Instead of measuring the quantity, they prioritize identifying the quality of the thing, "Was" statt "wie viel".
- Kategorisch: Die Daten werden in unterschiedliche, sich gegenseitig ausschließende Kategorien ohne Überschneidungen unterteilt. Jeder Artikel gehört nur zu einer Kategorie.
- Ungeordnet: Categories have no inherent order or ranking. For example, “blue” and “green” eyes aren’t inherently better or worse, just different.
- Beliebige Bezeichnungen: Numbers or labels assigned to categories are just names and can be changed without affecting the data’s meaning. Recoding “1” to “apple” in a fruit classification doesn’t change the essence.
- Begrenzte mathematische Operationen: Sie können mathematische Operationen wie Addition oder Subtraktion nur dann mit Nominaldaten durchführen, wenn die Zahlen eine quantitative Bedeutung haben. Sie können nur zählen, wie viele Artikel in jede Kategorie fallen.
- Beschreibend, nicht vergleichend: They describe the distribution of data within categories, but not the magnitude or order between them. You can say how many people like each pizza topping, but not definitively say someone “likes” pepperoni more than another topping.
Nominalskalen sind die Grundlage für das Verständnis grundlegender Datenmuster und -kategorien. Auch wenn sie bei tiefergehenden Analysen nur eingeschränkt möglich sind, spielen sie eine entscheidende Rolle bei der Datenerfassung und ersten Erkundung.
Unterscheidung der Nominalskala von anderen Skalentypen
Für eine effektive Datenanalyse ist es von entscheidender Bedeutung, den Unterschied zwischen nominalen und anderen Arten von Messskalen zu verstehen.
Nominal vs. Ordinal:
- Nennwert: No inherent order, just categories (e.g., eye color – blue, brown, green). You can’t say “brown is better than blue.”
- Ordinal: Categories have an order, but the difference between them isn’t known (e.g., satisfaction rating – very satisfied, somewhat satisfied, unsatisfied). You can say “very satisfied” is better than “satisfied,” but not how much better.
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Nominal vs. Intervall:
- Nominal: Keine Reihenfolge, nur Kategorien.
- Intervall: Kategorien haben eine Reihenfolge und der Unterschied zwischen ihnen ist konsistent (z. B. Temperatur in Celsius/Fahrenheit). Man kann sagen, 20°C sind 10° heißer als 10°C.
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Nennwert vs. Verhältnis:
- Nennwert: Keine Reihenfolge, nur Kategorien.
- Ratio: Kategorien haben eine Ordnung und einen echten Nullpunkt (z. B. Höhe in Metern/Fuß). Man kann sagen, dass 1.8 m doppelt so groß sind wie 0.9 m.
Erinnern Sie sich:
- Sie können Nominaldaten nur dann in andere Skalen umwandeln, wenn dabei Informationen verloren gehen (z. B. bei Nominaldaten in Ordinalzahlen gehen Ordnungsinformationen verloren).
- Je mehr Informationen eine Skala vermittelt (Ordinalzahl, Intervall, Verhältnis), desto komplexere und aussagekräftigere Analysen können Sie durchführen.
- Die Wahl der richtigen Skala hängt von Ihrer Forschungsfrage und den Datenerhebungsmethoden ab.
Hier ist eine Analogie:
- Imagine ranking fruits. Nominal – you only categorize them (apple, banana). Ordinal – you rank them by sweetness (1 – least, 5 – most). Interval – you measure sugar content (0-10 grams). Ratio – you compare sugar content, accounting for true zero (no sugar).
Beispiele für Nominalskalen
Hier sind einige gängige Beispiele für Nominalskalen, die verschiedene Aspekte unseres Lebens abdecken:
Personal Characteristics – Example Of Nominal Scale
- Geschlecht: Männlich, weiblich, nicht-binär, andere
- Familienstand: Ledig, verheiratet, geschieden, verwitwet, getrennt
- Haarfarbe: Blond, brünett, rothaarig, schwarz, grau usw.
- Staatsangehörigkeit: Amerikaner, Franzosen, Japaner, Inder usw.
- Augenfarbe: Blau, Braun, Grün, Haselnuss usw.
- Beruf: Arzt, Lehrer, Ingenieur, Künstler usw.
Products and Services – Example Of Nominal Scale
- Automarke: Toyota, Honda, Ford, Tesla usw.
- Art des Restaurants: Italienisch, Mexikanisch, Chinesisch, Thailändisch usw.
- Beförderungsart: Bus, Bahn, Flugzeug, Fahrrad usw.
- Website-Kategorie: Nachrichten, soziale Medien, Shopping, Unterhaltung usw.
- Filmgenre: Komödie, Drama, Action, Thriller usw.
Surveys and Questionnaires – Example Of Nominal Scale
- Ja Nein Antworten
- Multiple-Choice-Fragen mit nicht geordneten Optionen: (z. B. bevorzugte Farbe, Lieblingssport)
Other Examples – Example Of Nominal Scale
- Zugehörigkeit zu einer politischen Partei: Demokrat, Republikaner, Unabhängiger, Grüne Partei usw.
- Religionsgemeinschaft: Katholisch, muslimisch, hinduistisch, buddhistisch usw.
- Größe der Kleidung: S, M, L, XL usw.
- Wochentag: Montag, Dienstag, Mittwoch usw.
- Blutgruppe: A, B, AB, O
Bonus – Example Of Nominal Scale
- Münzwurf: Kopf, Zahl
- Spielkartenfarbe: Pik, Herz, Karo, Kreuz
- Ampel: Rot, gelb, grün
Anwendungen von Nominalskalen
Nominalskalen haben verschiedene praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen.
- Demographie: Sie helfen dabei, Informationen wie Geschlecht, Alter, ethnische Zugehörigkeit und Bildungsniveau zu sortieren. Dies hilft Menschen wie Forschern und politischen Entscheidungsträgern zu verstehen, wer eine Gruppe ausmacht, und kluge Entscheidungen zu treffen.
- Marktforschung: Unternehmen nutzen sie, um Details darüber zu organisieren, was Menschen gerne kaufen, was sie über Marken denken und wie sie einkaufen. Dies hilft Unternehmen herauszufinden, an wen sie verkaufen und wie sie Werbung schalten.
- Umfragen und Fragebögen: Haben Sie schon einmal ein Formular ausgefüllt, bei dem Sie aus mehreren Optionen auswählen mussten? Dahinter stecken Nominalskalen. Sie helfen dabei, Antworten auf Fragen zu organisieren, etwa welche Limonadenmarke die Leute bevorzugen oder welche politische Partei sie unterstützen.
- Medizin- und Gesundheitswissenschaften: Ärzte und Wissenschaftler nutzen sie, um Dinge wie Krankheiten, Symptome und Testergebnisse zu klassifizieren. Dies erleichtert die Diagnose von Problemen und die Planung von Behandlungen.
- Sozialwissenschaften: Forscher in Bereichen wie Soziologie, Psychologie und Anthropologie verwenden Nominalskalen, um Dinge wie Persönlichkeitsmerkmale, kulturelle Praktiken und soziale Trends zu gruppieren. Dies hilft ihnen zu verstehen, wie Menschen handeln und warum.
- Kundensegmentierung: Unternehmen nutzen sie, um Kunden nach Alter, Interessen und Kaufgewohnheiten zu gruppieren. Dies hilft ihnen, Produkte und Anzeigen zu erstellen, die bestimmte Personengruppen ansprechen.
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Fazit
Nominalskalen dienen als grundlegende Werkzeuge zur Kategorisierung von Daten, ohne eine inhärente Ordnung implizieren zu müssen. Am Beispiel nominaler Skalen wie Geschlecht, Familienstand und ethnische Zugehörigkeit sehen wir, wie wichtig sie für die Organisation von Informationen in verschiedenen Bereichen sind. Wenn wir wissen, wie man nominale Skalen verwendet, können wir komplexe Daten besser verstehen, sodass wir intelligentere Entscheidungen treffen und die Dinge klarer verstehen können.
Ref: formulare.app | QuestionPro
